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龙图腾网获悉南京华群能源集团有限公司申请的专利一种电池容量衰减预测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120507667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511006075.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池容量衰减预测方法、装置、设备及介质是由谭劼;朱兴龙;邴钰淇;潘歌;姚凯;唐乐;梅国生设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池容量衰减预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电池容量衰减预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待检测电池的运行参数信息及当前工况信息；根据运行参数信息进行特征提取，确定电池特征参数集；根据当前工况信息、预训练状态评估模型集及电池特征参数集，确定待检测电池的健康状态评估值；根据健康状态评估值、电池特征参数集及预训练时间卷积网络模型，确定容量衰减预测值。通过首先确定待检测电池当前的工况所对应的预训练状态评估模型，结合电池特征参数集确定健康状态评估值，再结合预训练时间卷积网络模型确定容量衰减预测值。降低了工况波动对预测的影响，提高了预测精度、鲁棒性及长期适应性，为后续延长电池寿命及降低运维成本奠定基础。

本发明授权一种电池容量衰减预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电池容量衰减预测方法，其特征在于，包括： 获取待检测电池的运行参数信息及当前工况信息； 根据所述运行参数信息进行特征提取，确定电池特征参数集； 根据所述当前工况信息、预训练状态评估模型集及所述电池特征参数集，确定所述待检测电池的健康状态评估值； 根据所述健康状态评估值、所述电池特征参数集及预训练时间卷积网络模型，确定容量衰减预测值； 所述预训练状态评估模型集包括预训练轻量化长短期记忆网络模型、预训练极限学习机及预训练随机森林模型； 其中，所述根据所述当前工况信息、预训练状态评估模型集及所述电池特征参数集，确定所述待检测电池的健康状态评估值，包括： 确定所述当前工况信息所属的工况类型，所述工况类型包括动态工况、静态工况及资源受限场景； 在所述预训练状态评估模型集中筛选与所述工况类型相匹配的目标状态评估模型，包括：所述动态工况使用所述预训练轻量化长短期记忆网络模型，所述静态工况使用所述预训练随机森林模型，所述资源受限场景使用所述预训练极限学习机； 将所述电池特征参数集输入至所述目标状态评估模型，得到模型输出结果并作为所述待检测电池的健康状态评估值； 其中，所述根据所述健康状态评估值、所述电池特征参数集及预训练时间卷积网络模型，确定容量衰减预测值，包括： 根据所述健康状态评估值及所述电池特征参数集中的动态特征参数，确定时间序列输入矩阵； 将所述时间序列输入矩阵输入至预训练时间卷积网络模型，确定未来设定循环次数下的待修正容量衰减预测值； 根据历史预测结果及历史实际结果，确定历史误差反馈值； 根据所述历史误差反馈值及所述待修正容量衰减预测值，确定容量衰减预测值。

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